在信息爆炸的時代，文本數據正以前所未有的速度增長，其復雜性也在不斷增加。傳統的信息抽取技術已難以滿足日益增長的需求，而深度學習模型的高昂訓練成本和泛化能力不足，成為制約其進一步發展的瓶頸。針對這些痛點，合合信息TextIn平臺重磅上線智能文檔抽取產品，可實現“零樣本”抽取，為文本信息的高效利用開辟了新道路。

TextIn平臺的智能文檔抽取產品，基于合合信息自研的垂直領域語義模型，融合了文字識別、文檔解析、文檔檢索和文本生成等關鍵技術，能夠模擬人類的推理方式，自動識別并提取訓練階段從未見過的新事物。

傳統的文檔抽取方式依賴于大量的標注樣本進行模型訓練，而TextIn智能文檔抽取則采用了“開箱即用”的設計理念。用戶只需在平臺上配置需要提取的關鍵字段，模型便能自動完成信息抽取。例如，在處理發明專利證書時，用戶只需指定發明名稱、證書號等字段，模型即可迅速準確地提取出相關信息，極大地提高了工作效率。

TextIn智能文檔抽取的泛化性是其另一大亮點。通過對海量基礎數據的預訓練，該平臺能夠兼容各種不同版式的文檔材料，無需針對每一種版式進行單獨的標注訓練。以醫療險理賠場景為例，傳統的標注訓練方式需要針對各種不同版式的住院病案、出入院小結等進行大量的樣本標注和模型訓練，而TextIn智能文檔抽取則能夠輕松應對各種版式變化，實現精準抽取。

此外，TextIn智能文檔抽取還具備對復雜版面解析的準確性。在處理包含復雜表格、手寫體、印章等元素的非結構化文檔時，該平臺能夠準確還原文檔結構，實現表格信息的結構化抽取。這一能力在機動車保單、企業內部結算申請等場景中得到了充分體現，為用戶提供了更加全面、準確的信息支持。

除了對文檔的準確解析外，TextIn智能文檔抽取還具備“多模態”抽取能力。它能夠處理雙層PDF電子件、拍攝件、掃描件等不同格式的文件，并支持對長文本和短文本的兼顧處理。無論是單頁的非標卡證、票據、表單，還是幾十甚至上百頁的長文檔，TextIn平臺都能輕松應對，實現信息的快速抽取和整理。

最后，TextIn智能文檔抽取還具備通用及領域知識。合合信息通過對涵蓋金融（研報、財報、公告、招股書等）、政務（公文、公告、規章制度、政府工作報告等）、法律（法律法規、法律文書等）等各行業高質量語料庫的應用，使得語義模型既具備通識能力，也具備不同行業的專項領域知識。

總體而言，合合信息TextIn智能文檔抽取為文本信息的高效利用提供了強有力的支持。隨著技術的不斷進步和應用的不斷拓展，相信TextIn平臺會為智能文檔抽取領域帶來更多價值。